Публикации по теме 'data-science'
«По какой цене я должен продать этот предмет?»
Использовал самодельный метод векторизации текста для извлечения различных числовых функций из текстовых данных. Я пробовал байесовскую оптимизацию для настройки гиперпараметров.
Оглавление
Бизнес-проблема Использование машинного обучения / глубокого обучения для решения бизнес-задач Оценочная метрика (RMSLE) Исследовательский анализ данных Функциональная инженерия Существующие решения Мои эксперименты с моделями для улучшения Резюме, результаты и выводы Будущая работа Ссылка..
Начало работы с анализом, прогнозированием и обнаружением аномалий с использованием данных обработки
Почти все области жизни генерируют данные с огромной скоростью. Затем эти данные используются для принятия прибыльных/безопасных и эффективных решений. Стандартный производственный процесс не является исключением. Данные, генерируемые различными станками во время обработки, могут использоваться для различных задач, таких как профилактическое обслуживание, отслеживание производительности станков, прогнозирование результатов и т. д. Одним из наиболее фундаментальных методов, используемых..
Как предсказать покупательское намерение пользователей на торговых площадках электронной коммерции
Узнайте, как мы используем машинное обучение, чтобы проводить рекламные кампании для пользователей торговой площадки с учетом их конкретных интересов.
Введение в проект торговых площадок Adevinta
Идея проста: в Адевинта мы хотим проводить рекламные кампании для целевых аудиторий, исходя из их конкретных интересов. Однако для этого нам необходимо определить интересы наших пользователей. Поскольку эти интересы могут носить сезонный характер, мы называем их хобби . Мы..
«Искусство рассказывать истории», а именно визуализация данных
Рядом с моим домом жил школьник, и каждое утро я видел, как его мать учила «А для яблока, Б для мяча и т. д.». Однажды вечером я увидел его таким скучным, я подошел к нему и задал его проблему, на что он ответил, что не может ничего запомнить, хотя занимается больше часов, чем его одноклассники. На его день рождения я подарил ему несколько карточек, как на изображении ниже, и сказал им смотреть на эти карточки, пока он читает. Через несколько дней он подошел ко мне, радостно рассказывая о..
Apple тестирует чат-бота с искусственным интеллектом, но не знает, что с ним делать
Apple, технологический гигант, известный своими инновационными продуктами, снова попал в заголовки благодаря своему последнему набегу на мир искусственного интеллекта (ИИ). Согласно недавнему отчету Bloomberg, Apple в настоящее время тестирует свой собственный чат-бот на базе искусственного интеллекта, получивший название «Apple GPT». Говорят, что чат-бот, использующий структуру большой языковой модели (LLM) под названием «Ajax», работает в Google Cloud и построен с помощью Google JAX,..
Некоррелированность и независимость
Разница между анализом основных компонентов и анализом независимых компонентов
Многим людям трудно отличить анализ основных компонентов (PCA) от анализа независимых компонентов (ICA). PCA — это алгоритм машинного обучения, который может преобразовывать набор данных за счет максимизации некоррелированности. Напротив, ICA преобразует данные, используя максимизацию независимости. В этой статье я попытаюсь объяснить разницу между некоррелированностью и независимостью.
Некоррелированность..
Построение собственной модели xG (ожидаемая цель)
Введение
Недавно я отправился в путешествие, чтобы объединить свою страсть к футболу и анализу данных. В качестве первого шага в этом направлении я создал свою собственную модель xG (ожидаемые цели).
Итак, что такое xG?
Я думаю, что одно из лучших объяснений модели xG дает Статсбомба :
Ожидаемое количество голов (xG) — это показатель, предназначенный для измерения вероятности того, что удар приведет к голу.
Модель xG использует историческую информацию о тысячах ударов со..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..